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Maya1 – Maya Research團隊開源的語音合成模型
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Popi.art – AI動畫短片製作平台,提供全流程支持
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UniPixel – 香港理工聯合騰訊推出的像素級多模態大模型
UniPixel是什麼 UniPixel是香港理工大學和騰訊ARC Lab團隊開發的首個統一像素級多模態大模型,專注於圖像/視頻的精細理解與交互。能在單個模型中完成對象指代、像素級分割和區域推理三大任務,通過創新設計的”對象記憶機制”和統一視覺編碼方式,實現了對視頻中目標的精準追蹤與語義理解。模型基於Qwen2.5-VL框架,支持點、框、掩碼三種交互方式,在9項視覺任務基準測試中超越72B參數的傳統模型,開源了代碼和在線Demo。核心突破在於將視覺分割與語言推理深度融合,解決了傳統模型無法處理複雜指代和動態區域理解的問題。 UniPixel的主要功能 像素級視覺語言理解:專注於像素級視覺語言理解,能實現視覺信號與語言語義之間的像素級對齊,支持多種細粒度任務,包括圖像/視頻分割、區域理解以及PixelQA任務。 統一對象指代與分割:模型將對象指代和分割能力無縫集成,能根據視覺提示輸入生成相關的掩碼,並在推理過程中基於這些中間指針進行後續推理,實現細粒度的像素級推理。 多任務支持:在多個基準測試中表現出色,包括ReVOS推理分割基準、MeViS、Ref-YouTube-VOS、RefCOCO/+/g等數據集,設計了新的PixelQA任務,要求模型聯合進行對象指代、分割和問答。 靈活的視覺提示處理:能靈活處理視覺提示輸入,生成掩碼並進行推理,支持單幀和多幀的視頻區域理解,以及基於掩碼的問答任務。 UniPixel的技術原理 統一框架設計:UniPixel採用統一框架,將對象指代和分割能力整合到一個模型中,實現從粗粒度場景理解到細粒度像素推理的跨越,爲複雜視覺推理提供基礎。 對象記憶庫:模型包含對象記憶庫,存儲從指代任務中提取的對象特徵,爲後續的分割和推理任務提供上下文信息,增強模型在像素級任務上的性能。 多階段訓練策略:採用預訓練、指代任務微調和分割任務微調的多階段訓練策略,逐步提升模型在像素級任務上的性能,適應不同任務需求。 端到端掩碼生成:模型能根據語言描述直接生成像素級掩碼,實現語言與視覺的深度融合,支持多種細粒度任務,如圖像/視頻分割和區域理解。 靈活的視覺提示處理:能靈活處理視覺提示輸入,生成掩碼並進行推理,支持單幀和多幀的視頻區域理解,以及基於掩碼的問答任務,適應不同場景需求。 強大的推理能力:在VideoRefer-Bench-Q問答任務中,UniPixel-7B模型取得了74.1%的準確率,超越了包括GPT-4o在內的多個強大基準模型,顯示出其在複雜視覺推理任務中的強大能力。 模型權重與數據集提供:提供了UniPixel-3B和UniPixel-7B兩個版本的模型權重,以及23個指代/分割/QA數據集的原始圖像/視頻和預處理註釋,爲研究和應用提供豐富資源。 訓練與評估支持:代碼庫支持在23個數據集和基準測試上進行訓練和評估,支持靈活的硬件設置、高效的訓練技術、自定義基礎LLM和對話模板,以及通過Tensorboard/Wandb監控訓練過程,方便用戶使用和優化。 UniPixel的項目地址 項目官網:https://polyu-chenlab.github.io/unipixel/ Github倉庫:https://github.com/PolyU-ChenLab/UniPixel HuggingFace數據:https://huggingface.co/datasets/PolyU-ChenLab/UniPixel-SFT-1M arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2509.18094 在線體驗Demo:https://huggingface.co/spaces/PolyU-ChenLab/UniPixel UniPixel的應用場景 圖像分割:UniPixel能根據語言描述生成圖像中特定對象的像素級掩碼,適用於需要精確圖像分割的場景,如醫學圖像分析、自動駕駛中的目標分割等。 視頻分割:在視頻處理領域,UniPixel可以對視頻中的對象進行實時分割,支持視頻編輯、視頻監控和增強現實等應用。 區域理解:通過理解語言描述來識別和分割視頻中的特定區域,可用於視頻內容分析、智能監控系統和視頻會議中的背景分割等。 問答任務:UniPixel支持PixelQA任務,能夠根據語言描述和視覺信息回答問題,適用於教育、智能客服和信息檢索等場景。 多模態交互:在需要結合視覺和語言信息進行交互的場景中,如智能助手、虛擬現實和遊戲開發等,UniPixel能夠提供更自然和準確的交互體驗。 智能監控:在安防監控領域,UniPixel可以實時識別和分割監控視頻中的特定對象或區域,提高監控系統的智能化水平。

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